大模型相关项目

准备投递大模型后训练/应用，基础较弱求狠批，项目是本科毕设比较水，不知道要不要将实习拆开成Rag和微调两个，把Rag/微调写到项目

DeepFM 的原理是啥？它的输出是怎么处理的？Qwen-VL 是怎么压缩图片 token 的？长上下文一般怎么处理？多模态大模型里，图片和文本的 token 是先处理哪个？处理方式有啥区别？聊聊 3D 并行和 DeepSpeed？讲讲 SFT 和 RLHF？原理是啥，有啥区别？1. 找出一个数组里严格递增的最长子串。2. 找出字符串里最长的不重复子串，并计算它出现了多少次。

深圳韶音科技加班怎么样，有没有在里面上班的大佬讲一下？

家人们！最近在琢磨大模型应用开发岗的项目准备，初步定了两个方向 ：做一个完整的 RAG 项目（检索增强生成），从向量数据库搭建，知识库的构建、工具的调用，到检索逻辑优化，全流程走一遍，重点体现对知识问答场景的落地能力～ 搞一个模型微调 + 部署的项目，选个具体任务（比如特定领域的文本分类 / 命名实体识别），用 LoRA 之类的方法做微调，再部署成 API 服务，配上简单的调用界面，把 “调参 + 工程化” 能力亮出来这两个项目覆盖了大模型应用的核心环节，既有算法落地又有工程实现，感觉能体现岗位所需的核心技能？有没有同行姐妹 / 兄弟给点建议呀～ 或者还有哪些项目方向值得补充？